“数”说营销-大数据挖掘与营销应用培训（青岛，9月3-4日）

【举办单位】北京曼顿培训网     

【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257

【培训日期】2021年9月3-4日

【培训地点】青岛

【培训对象】市场营销部、产品部、客户运营部、系统支撑部、运营分析部等相关人员。

【课程大纲】

第一部分：大数据实现精准营销

1、传统营销的困境与挑战

2、营销理论的变革（4P4CnPnC）

3、大数据引领传统营销

4、大数据在营销中的典型应用

5、大数据营销的基石：用户画像

6、客户生存周期中的大数据应用

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

第二部分：大数据基础—数据思维篇

1、大数据时代：缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2、大数据的本质

3、大数据四大核心价值

（1）用趋势图来探索产品销量规律

（2）从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

（3）从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

（4）阿里巴巴预测经济危机的到来

（5）从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

4、大数据价值落地的三个关键环节

（1）业务数据化、数据信息化、信息策略化

案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

第三部分：大数据精准营销—分析框架篇

1、数据分析简介

2、数据分析的六步曲

步骤1：明确目的--理清思路

步骤2：数据收集—理清思路

步骤3：数据预处理—寻找答案

步骤4：数据分析--寻找答案

步骤5：数据展示--观点表达

步骤6：报表撰写--观点表达

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

演练：如何构建一个良好的大数据分析框架

第四部分：用户行为分析—分析方法篇

1、大数据精准营销的前提：用户行为分析

2、数据分析方法的层次

（1）描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）

（2）相关性分析法（相关/方差/卡方…）

（3）预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）

（4）专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）

  3、统计分析基础

4、统计分析常用指标

（1）汇总方式：计数、求和、百分比（增跌幅）

（2）集中程度：均值、中位数、众数

（3）离散程度：极差、方差/标准差、IQR

（4）分布形态：偏度、峰度

5、基本分析方法及其适用场景

（1）对比分析（查看数据差距）

（2）分组分析（查看数据分布）

（3）结构分析（评估事物构成）

（4）趋势分析（发现事物随时间的变化规律）

（5）交叉分析（多维数据分析）

6、综合分析方法及其适用场景

（1）综合评价法（多维指标归一）

（2）杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）

（3）漏斗分析法（关键流程环节分析）

（4）矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）

7、最合适的分析方法才是硬道理

第五部分：用户行为分析—分析思路篇

1、常用分析思路模型

2、用户行为分析（5W2H分析思路）

案例讨论：结合公司情况，搭建用户消费习惯的分析框架（5W2H）

第六部分：影响因素分析—属性筛选篇

1、影响因素分析的常见方法

2、相关分析（衡量两数据型变量的线性相关性）

问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？

（1）相关分析简介

（2）相关分析的应用场景

（3）相关分析的种类

（4）相关系数的三种计算公式

（5）相关分析的假设检验

（6）相关分析的四个基本步骤

演练：营销费用会影响销售额吗

演练：哪些因素与汽车销量有相关性

（7）偏相关分析

（8）距离相关分析

3、方差分析（衡量类别变量与数值变量间的相关性）

问题：哪些才是影响销量的关键因素？

（1）方差分析的应用场景

（2）方差分析的三个种类

（3）方差分析的原理

（4）方差分析的四个步骤

（5）解读方差分析结果的两个要点

演练：终端摆放位置与终端销量有关吗

演练：开通月数对客户流失的影响分析

演练：客户学历对消费水平的影响分析

演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗

演练：营业员的性别、技能级别对产品销量有影响吗

演练：寻找影响产品销量的关键因素

（6）多因素方差分析原理、作用、结果的解读

演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素）

（7）协方差分析原理

（8）协方差分析的适用场景

演练：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析）

4、列联分析/卡方检验（两类别变量的相关性分析）

（1）交叉表与列联表

（2）卡方检验的原理

（3）卡方检验的几个计算公式

（4）列联表分析的适用场景

案例：套餐类型对客户流失的影响分析

案例：学历对业务套餐偏好的影响分析

案例：行业/规模对风控的影响分析

5、相关性分析方法总结 

第七部分：产品销量预测—回归预测篇

1、销量预测与市场预测模型介绍

（1）时序预测

（2）回归模型

（3）季节性预测（相加/相乘模型）

（4）产品预测（珀尔曲线/龚铂兹曲线）

2、回归分析/回归预测

问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？

（1）回归分析简介

（2）回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）

（3）得到回归方程的常用工具

演练：散点图找营销费用与销售额的关系（一元回归）

（4）线性回归分析的五个步骤

演练：营销费用、办公费用与销售额的关系（线性回归）

（5）解读线性回归分析结果的技巧

定性描述：正相关/负相关

定量描述：自变量变化导致因变量的变化程度

（6）回归预测模型质量评估

评估指标：判定系数R^2、标准误差

如何选择最佳回归模型

演练：如何选择最佳的回归预测模型（一元曲线回归）

（7）预测值准确性评估

MAD、MSE/RMSE、MAPE等

（8）带分类变量的回归预测

演练：汽车季度销量预测

演练：工龄、性别与终端销量的关系

演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）

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【费用及报名】

1、费用：培训费4800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。

2、报名咨询：4006820825  010-56133998  56028090  13810210257   鲍老师

3、报名流程：电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函

4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程

5、详细资料请访问北京曼顿培训网： (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)